Flexibilitätsmessung

Ein Ausgangspunkt zur methodischen Gestaltung der operativen Produktionsplanung und -steuerung

ZeitschriftIndustrie Management
Ausgabe29. Jahrgang, 2013, Ausgabe 4, Seite 45-48
Teilen Zitieren Download

Abstract

Hinsichtlich der Abstimmung von Kapazitätsangebot und Kapazitätsbedarf lassen sich Methoden der operativen Produktionsplanung und -steuerung (PPS) in zwei grundlegende Klassen unterteilen. Die eine Methodenklasse hat die Anpassung des Kapazitätsangebots durch Kapazitätserhöhungen bzw. -verringerungen an den Kapazitätsbedarf zum Ziel. Dies setzt voraus, dass die Produktionssysteme eines Unternehmens diese Kapazitätsanpassung gestatten. Das heißt, die Produktion muss über ein ausreichendes Maß an Kapazitätsflexibilität verfügen.

Keywords

Zugang beschränkt

Sie sind zur Zeit nicht angemeldet / noch nicht registriert.

Um die gewünschte(n) Datei(en) herunterladen zu können, müssen Sie über ein entsprechendes inklusiv-Abonnement verfügen. Alternativ können Sie den Zugang auch durch Zahlung eines Einmalpreises erhalten.

Abo inklusive Einzelkauf
ohne 29,00 €
Digital 0,00 €
Expert 0,00 €
Professional 0,00 €

Download für einmalig 29,00 €

Alle Preise enthalten 7% Mehrwertsteuer

Nach Erwerb der Zugangsrechte werden Sie automatisch wieder zu dieser Seite zurückgeleitet.


Potenziale: Wirtschaftlichkeit

Das könnte Sie auch interessieren

Vertikale Fabriken systematisch planen

Vertikale Fabriken systematisch planen

Entwicklung von Fabriktypen als Basis für eine intelligente Planungsunterstützung
Nikolaus Kremslehner ORCID Icon, Sebastian Schlund ORCID Icon, Wilfried Sihn
Vertikale Fabriken reduzieren den Flächenverbrauch und erschließen die Vorteile urbaner Produktion, ihre mehrgeschossige Struktur erhöht jedoch die Planungskomplexität erheblich. Um diese zu reduzieren, stellt dieser Beitrag eine Typologie vor, die bewährte Lösungsansätze für wiederkehrende Herausforderungen in Planung und Betrieb vertikaler Fabriken vereint. Relevante Merkmale wurden anhand realer Fallbeispiele untersucht und in einem morphologischen Rahmenwerk strukturiert. Dieses wurde zu Fabriktypen konsolidiert, die Orientierung für die Konzeptplanung bieten und als Grundlage für eine intelligente Planungsunterstützung dienen.
Industry 4.0 Science | 42. Jahrgang | 2026 | Ausgabe 5 | Seite 68-76 | DOI 10.30844/I4SD.26.5.6
KI-gestützte Bauzustandsprüfung von Großstrukturen

KI-gestützte Bauzustandsprüfung von Großstrukturen

Ein neuer Ansatz für die Bauzustandskontrolle
Jan Sender ORCID Icon, Konrad Jagusch ORCID Icon, Michael Geist ORCID Icon, David Jericho ORCID Icon, Christian Scharr ORCID Icon
Die Überprüfung des Baufortschritts, wie sie die Unikatfertigung großer Strukturen erfordert, ist aufgrund der hohen Komplexität und Individualität sehr zeit- und personalintensiv. Ziel dieses Beitrags ist die Entwicklung eines sensorbasierten Ansatzes zur Erfassung und Auswertung mehrerer Prüfmerkmale. Der Einsatz lernbasierter Modelle zur Detektion von Objekten und Ableitung relevanter Informationen bildet die Basis für die Verknüpfung von Zustand und Ablaufplan. Dies ermöglicht eine signifikante Effizienzsteigerung bei der Bauzustandskontrolle und eine fundierte Fortschrittsbewertung.
Industry 4.0 Science | 42. Jahrgang | 2026 | Ausgabe 5 | Seite 78-84 | DOI 10.30844/I4SD.26.5.9
Flächenbewertung für flexible Intralogistik im Brownfield

Flächenbewertung für flexible Intralogistik im Brownfield

Innovative Entscheidungsunterstützung in der Praxis
Jolanda Schierbaum, Carsten Feldmann, Lars Renhof
Flächenplanung in der Intralogistik ist aufgrund des dynamischen Umfelds keine einmalige Aufgabe, sondern ein wiederkehrender Entscheidungsprozess mit vielen Restriktionen bestehender Infrastruktur. Dabei werden Entscheidungen oft auf Basis unsicherer Daten getroffen, so dass das Risiko von Fehlentscheidungen und ineffizienten Flächennutzungen hoch ist. Dieser Beitrag stellt ein praxisorientiertes Vorgehensmodell für die Flächenbewertung im Brownfield vor: Es erhöht die Standardisierung und Konsistenz der Flächenbewertung und fördert Best Practices bei allen Beteiligten. Systematische Entscheidungen unterstützen eine optimierte Planung und Zuweisung von Ressourcen, so dass Risiken und kostspielige Fehler während der Implementierung vermieden werden. Die Demonstration des Vorgehensmodells erfolgt anhand einer Fallstudie bei einem Nutzfahrzeughersteller.
Industry 4.0 Science | 42. Jahrgang | 2026 | Ausgabe 3 | Seite 124-133
Durchführung von Experimenten in hybriden Lernfabriken

Durchführung von Experimenten in hybriden Lernfabriken

Das Beispiel des InTraLab Potsdam
Die industrielle Produktion durchläuft durch Digitalisierung, Automatisierung und cyberphysische Systeme einen raschen Wandel, der neue Kompetenzanforderungen an die Beschäftigten stellt. Lernfabriken bieten Erfahrungsräume zur Entwicklung dieser Kompetenzen. Dieser Artikel stellt das Industrial Transformation Lab (InTraLab) als hybride Lernfabrik vor, die physische Demonstratoren und digitale Simulationen kombiniert.
Lernfabriken für die Zukunft der Fertigung in Brasilien

Lernfabriken für die Zukunft der Fertigung in Brasilien

Förderung der Industrie durch Technologie und Kompetenzentwicklung
Fertigungsunternehmen in Entwicklungsländern stehen vor der Herausforderung, Produktivitätslücken zu schließen und gleichzeitig Industrie-4.0-Technologien einzuführen. Lernfabriken sind ein hilfreicher Ansatz, um diesen Herausforderungen zu begegnen. Ein Beispiel hierfür ist die Lernfabrik „Fábrica do Futuro“ in São Paulo, Brasilien, die Studierende einbindet, die Kompetenzentwicklung fördert und mit der Industrie in der angewandten Forschung zusammenarbeitet.
KI-Implementierung in der industriellen Qualitätskontrolle

KI-Implementierung in der industriellen Qualitätskontrolle

Ein Design-Science-Ansatz, der technische und menschliche Faktoren miteinander verbindet
Jens Pöppelbuß ORCID Icon, Kathrin Nauth ORCID Icon
Künstliche Intelligenz (KI) bietet ein erhebliches Potenzial zur Verbesserung der industriellen Qualitätskontrolle, doch eine erfolgreiche Implementierung erfordert die sorgfältige Berücksichtigung ethischer und menschlicher Faktoren. Dieser Artikel untersucht, wie automatisierte Oberflächeninspektionssysteme eingesetzt werden können, um menschliche Fähigkeiten zu erweitern und gleichzeitig eine ethische Integration in die Arbeitsabläufe zu gewährleisten. Im Rahmen einer Design-Science-Research-Untersuchung (DSR) wurden zwölf Interessenvertreter aus sechs Organisationen auf drei Kontinenten befragt und zwölf soziotechnische Designanforderungen abgeleitet. Diese sind in Vorbereitungs- und Implementierungs-/Betriebsphasen unterteilt und befassen sich mit menschlichem Handeln, Mitarbeiterbeteiligung und verantwortungsvollem Wissensmanagement. Zu den wichtigsten Ergebnissen zählen die entscheidende Bedeutung einer sinnvollen Mitarbeiterbeteiligung während der ...
Industry 4.0 Science | 42. Jahrgang | 2026 | Ausgabe 1 | Seite 120-127 | DOI 10.30844/I4SD.26.1.120